我国城镇化与服务行业融合度纵向分析,政治经济学论文.docx

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1、我们国家城镇化与服务行业融合度纵向分析,政治经济学论文题目第一章第二章第三章4.14.2我们国家城镇化与服务行业融合度纵向分析4.34.4第五章第六章结论/以下为参考文献四、我们国家新型城镇化与服务业融合发展的实证分析本章主要由两部分构成，首先在第一部分基于灰色关联分析法构建城镇化与服务业融合度评价模型，然后在第二部分中运用这个评价模型分别对我们国家城镇化与服务业融合度进行纵向和横向比照，通过纵向比照检验前文对我们国家城镇化与服务业融合阶段的划分；通过横向比照对我们国家现前阶段新型城镇化与服务业融合程度进行评价。一城镇化与服务业融合度评价模型。1.灰色关联分析法。灰色关联分析法是指对一个系统发

2、展变化态势的定量描绘叙述和比拟的方式方法，其基本思想是通过确定参考序列和若干个比拟序列的几何类似程度来判定其联络能否严密。曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之就越小；并且灰色关联度越大，两个因素变化态势越一致。灰色关联分析法的详细步骤如下：1确定分析序列。确定反响系统行为特征的参考序列和影响系统行为的比拟序列。设参考序列为X0=X0k|k=1,2,3n;比拟序列为Xi=Xik|k=1,2,3ni=1,2,3n2对分析序列进行无量纲化处理。由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定一样，不便于比拟，或者在比拟时难以得到正确的结论。所以在进行灰色关联分析时，要对分析序列进行无量

3、纲化处理。无量纲化处理常用的方式方法有初值化、均值化、区间相对值化等，本文采用均值化对分析序列进行无量纲化处理，均值化的步骤就是将序列中的每个数除以序列所有元素的平均值，进而计算出一个没有单位的新序列。计算公式为：3求差序列。将每个时点上的比拟序列与参考序列依次做差，构成时间差序列。计算公式为：2.评价指标体系。1评价指标选取原则。数据连续性。由于本章要对1960年至今的城镇化与服务业融合度进行评估，在指标选取时，一样条件下优先选取数据连续的指标整体性。在指标选取中，尽可能的选取整体性指标，即不区分城镇和乡村。由于城镇化的经过本身就是乡村城市化的经过，乡村能够以为是其城镇化发展的原始阶段。概念

4、统一性。本文在第二章给出城镇化与服务业融合的概念，由于本章的目的在于对前文划分的城镇化与服务业融合阶段进行检验，所以根据第二章对城镇化与服务业融合的概念进行指标划分与选取。2评价指标选取。根据评价指标选取原则，从四个方面选择7个指标衡量城镇化与服务业融合度。经济发展程度方面：由于我们国家如今仍然处于社会初级阶段，经济发展还是那样是主要任务，同时经济发展也是城镇化与服务业融合的一个目的，经济发展的快慢在一定程度上也能反映出城镇化与服务业的融合程度。因而选择人均国内生产总值作为衡量经济发展程度的评价指标。人口融合程度方面：人口融合程度主要从两方面衡量，一方面是城乡人口的融合，也就是农民市民化；另一

5、方面是服务业就业人口的融合。因而选择城镇化率和服务业就业占比作为衡量人口融合程度的指标。城市功能融合程度方面：对于城市功能融合程度的评价特别困难，由于城市功能是一个比拟抽象的概念，很难量化，所以本文主要从教育和医疗两个角度来衡量城市功能的融合程度。在教育角度，选择普通高等学校学校数作为评价指标的原因是：高等学校在各层次教育机构中与经济社会发展联络最为密切，并且高等学校的数量在很大程度上能够衡量某一地区教育发展的最高水平。在医疗角度，选择卫生机构床位数的原因是：卫生机构床位数衡量了某一地区包容就医人员数量的水平，包容就医人数越多，该地区的医疗水平也就越高。构造融合程度方面：构造融合程度主要从产业

6、占比来衡量，服务业增加值占国内生产总值比重越大，讲明服务业对整个城市经济的影响越大，对城市发展的推动力也越大。因此选择服务业增加值占国内生产总值比重作为衡量构造融合程度的指标。二我们国家城镇化与服务业融合度纵向分析。本文第二章通过对我们国家城镇化与服务业发展历程的分析，划分了我们国家城镇化与服务业融合阶段，本部分将运用灰色关联分析法对我们国家1960年2020年城镇化与服务业融合发展进行实证分析，通过对城镇化与服务业融合程度进行纵向比照，对前文分析的我们国家城镇化与服务业融合阶段进行验证。1.数据来源。数据时间选择1960年2020年，人均国内生产总值X1、城镇化率X2和服务业增加值占国内生产

7、总值比X6数值来源于世界银行WDI数据库，服务业就业占比X3、普通高等学校学校数X4和卫生机构床位数X5数值根据历年(中国统计年鉴整理而得，原始数据见附录1.2.数据分析。运用灰色关联分析法分析我们国家城镇化与服务业融合程度，数据处理步骤如下1参考序列的选取。参考序列数值选为每个指标比拟序列中的最大值，即：X0=38590.00,54.77,40.60,2529.00,660.10,48.202对分析序列进行无量纲化处理。根据公式进行无量纲化处理，结果见附录2.3求差序列。根据公式求得差序列。4计算关联络数。根据公式求得关联络数。5计算关联度。根据公式求得关联度，结果如下：3.实证结果分析。由

8、于参考序列数值选取的是每个指标比拟序列中的最大值，并且恰好都为2020年的数值，导致2020年的关联度为1.这就意味着本分析以2020年为参考标准，不过分析的目的主要是观察各年份关联度的变动情况，分析关联度的变化趋势，所以参考标准的选择对于趋势分析的影响较小。通过观察关联度曲线，能够把其变化趋势大致分为三个阶段：第一阶段是1960年1982年，这一阶段关联度一直在0.55上下浮动，固然略有上升，但基本保持不变；第二阶段是1982年2007年，这一阶段关联度缓慢上升，从1982年的0.5690增加到2007年的0.7637,年均提高1.18%;第三阶段是2007年2020年，关联度大幅度提升，从

9、2007年的0.7637增加到2020年的1,年均提高3.93%.通过比照发现实证分析中阶段划分的节点都要晚于理论分析中的节点，但延迟的时间不长，第一个节点晚4年，第二个节点晚3年。关于第一个节点延迟的解释：理论分析中第一、二阶段划分的根据是我们国家经济政策的转变，也就是从计划经济转向市场经济；实证分析中第一、二阶段划分的根据是关联度变化的幅度，也就是关联度变化从基本停滞变为缓慢提升。两种划分出现的区别能够用政策时滞来进行解释，这里的主要是外部时滞，即从经济政策公布到经济活动真正遭到影响的时间。经济体制的转变势必伴随着财政、货币政策的转变，而财政政策和货币政策都具有政策时滞，十分是在经济体制转

10、型时期，很多政策不能立即生效，需要较长的反响阶段。除此之外，当城镇化与服务业开场发展之后，在服务业发展与城镇化发展不匹配的情况下，城镇化与服务业的融合也需要一定的时间。关于第二个节点延迟的解释：理论分析中第二、三阶段划分的根据是服务业增加值占国内生产总值比重超过城镇化水平；实证分析中第二、三阶段划分的根据还是关联度变化的幅度。在中低水平城镇化阶段，城镇化的发展是服务业发展的主要推动力，由于我们国家在2004年之前服务业增加值占国内生产总值比重一直高于城镇化水平，城镇化水平与服务业水平明显不匹配。固然2004年城镇化水平超过服务业增加值占国内生产总值比重，但二者相差并不大，城镇化的推动作用还是那样没有充分的发挥出来，随着城镇化快速发展，二者之间差距的变大，城镇化对服务业发展的推动作用逐步加强，二者的融合度也逐步提高。第二、三阶段节点的延迟，讲明较高程度的城镇化水平对服务业发展有很大的推动作用，但城镇化水平落后于服务业水平导致这种推动作用不能充分的发挥，只要城镇化发展构成一定的规模之后，才能极大地推动服务业的发展。综上所述，固然实证分析对城镇化与服务业融合阶段的节点划分与理论分析中的节点划分有些许的误差，但都在能够接受的范围之内，因而讲明前文对我们国家城镇化与服务业融合发展的阶段划分是较为正确的。1;